À medida que os mercados latino-americanos despertam um interesse global crescente, diversos líderes em microfinanças, com histórico comprovado de sucesso na Ásia e na Europa, iniciaram sua expansão para a região. Em conversas recentes que tive com algumas dessas empresas, ficou evidente que – mesmo chegando com portfólios sólidos e modelos testados de aquisição de clientes e avaliação de risco – rapidamente se depararam com um cenário completamente diferente.
Um desafio central para fintechs em expansão na América Latina
Os primeiros resultados revelaram um grande desafio: o nível de risco nas carteiras na América Latina foi muito superior ao projetado. O que funcionava em outros mercados não oferecia a profundidade necessária para decisões consistentes neste novo ambiente. Em uma região marcada por alta incidência de fraude digital, informalidade financeira elevada e baixa cobertura de dados de crédito, as fórmulas tradicionais perdem precisão e agilidade.
Esse padrão é algo que presenciei de forma direta em meu trabalho com fintechs na América Latina, o que reforça um princípio essencial: fintechs que crescem na região precisam ir além da simples adaptação. É necessário repensar, desde o início, como detectar fraudes, segmentar usuários e compensar a ausência de dados estruturados.
Neste artigo, compartilho aprendizados com base na minha experiência atuando diretamente com fintechs que operam na América Latina. Analiso os principais pontos de risco que surgem com o crescimento na região – e como enfrentá-los por meio de sinais digitais que vão além do histórico de crédito.
1. Manipulação de Rede: O Primeiro Campo de Ataque
Um dos principais vetores de fraude na América Latina é a manipulação do ambiente de rede. Fraudadores utilizam VPNs, proxies, emuladores ou conexões com IPs estrangeiros para esconder sua localização real e burlar regras de decisão baseadas em geolocalização ou reputação de IP.
Isso não apenas distorce a análise geográfica, como também permite que fraudadores testem múltiplas combinações de identidade a partir de uma mesma origem sem serem detectados.
Esse fenômeno foi comprovado empiricamente no México com diversos de nossos clientes. A análise mais recente da JuicyScore mostra que uma parcela significativa do tráfego relacionado a crédito chega com alterações na rede, como uso de VPNs, proxies ou IPs inconsistentes.
Além disso, os dados da JuicyScore indicaram que esse tipo de tráfego ultrapassava os níveis médios de mercado entre 50% e 300%. Veja mais detalhes do estudo aqui: Como a JuicyScore impulsiona o crescimento fintech no México.
O problema é que confiar apenas na IP ou geolocalização declarada já não é suficiente. Hoje, comprometer um IP é trivial, e os fraudadores sabem como rotacionar ou emular conexões “legítimas”. Por isso, é essencial contar com ferramentas avançadas de fingerprinting, que avaliam múltiplas camadas do ambiente digital e não dependem de um único sinal.
2. Identidade do Dispositivo: O Novo Campo de Batalha
Os fraudadores já não manipulam apenas a rede. Agora, também falsificam a identidade dos dispositivos: emulam navegadores, clonam configurações, utilizam ambientes virtualizados e automatizam processos para criar dezenas ou centenas de perfis falsos.
Isso significa que o mesmo indivíduo pode parecer completamente novo a cada tentativa, driblando regras de duplicidade e enganando modelos de risco baseados em atributos tradicionais.
Na Colômbia, o Chief Risk Officer de uma grande fintech nos relatou que identificam claramente grupos organizados de fraude operando em seu tráfego. São dispositivos vinculados entre si, criando identidades sintéticas de maneira sistemática. Reconhecem que seu sistema tradicional de prevenção de risco não consegue detectar esses padrões ocultos – o que representa um risco real para a carteira.
Uma análise profunda da pegada digital do dispositivo permite identificar essas manipulações sofisticadas em tempo real, antes mesmo de chegarem ao motor de decisão.
3. Crédito Sem Histórico: O Dilema do Tráfego Invisível
Fintechs existem, em essência, para atender quem a banca tradicional não alcança. Mas isso tem uma consequência: boa parte do tráfego que chega a plataformas de microcrédito ou Buy Now, Pay Later (BNPL) vem de usuários sem histórico de crédito.
Mesmo em economias como o México, pioneiras no setor, metade da população ainda está à margem do sistema financeiro, segundo dados do Banco Mundial de 2024. Isso significa que, na maioria dos casos, não há dados históricos disponíveis para embasar uma decisão de risco.
O resultado? Altos índices de rejeição, inclusive entre bons pagadores.
É aqui que uma camada adicional baseada em sinais digitais pode fazer toda a diferença.
A JuicyScore transforma o tráfego “invisível” – usuários sem histórico de crédito – em decisões de risco bem fundamentadas. Por meio de uma análise técnica aprofundada do dispositivo, estabilidade da conexão, rastreabilidade do ambiente digital e sinais alternativos de capacidade de pagamento, é possível identificar perfis de baixo risco e alto potencial de inclusão financeira.
4. O Bureau Olha para o Passado, o Dispositivo Revela a Intenção
Um erro comum na avaliação de risco é presumir que um bom histórico de crédito garante bom comportamento futuro. Mesmo quando os dados do bureau estão disponíveis – e vinculados a uma identidade real – eles não dizem nada sobre a intenção atual do solicitante.
Solvência histórica não é o mesmo que intenção de pagamento no presente.
Em um cenário como o da América Latina, onde ataques de endividamento planejado (loan stacking) e fraudes oportunistas são frequentes, essa distinção é fundamental. Um usuário com bom score pode estar, ao mesmo tempo, solicitando crédito em cinco fintechs diferentes a partir do mesmo dispositivo – sem intenção de pagar nenhuma.
É aqui que os sinais do ambiente digital – como os analisados pela JuicyScore – fazem a diferença:
- Analisamos o dispositivo, não o indivíduo.
- Detectamos em tempo real se aquele IP ou dispositivo já realizou solicitações em outras instituições, o que pode indicar fraude coordenada ou comportamento de alto risco.
- Observamos inconsistências técnicas e padrões suspeitos que indicam manipulação ou uso automatizado.
Isso permite uma transição de um modelo centrado na pergunta “ele pode pagar?” para outro mais preciso: “ele pretende pagar?”
Conclusão
O crescimento sustentável das fintechs na América Latina depende da capacidade de antecipar fraudes com ferramentas mais inteligentes e orientadas por dados. Pela minha experiência direta, a expansão do setor na região está longe de desacelerar – mas, para que esse crescimento seja saudável, as estratégias de risco precisam evoluir na mesma velocidade das táticas de fraude.
Nesse contexto, apostar em tecnologias de detecção precoce baseadas no comportamento do dispositivo não é apenas essencial para proteger contra perdas – é também a chave para ampliar o acesso ao crédito com mais precisão e confiança.